文 | 魏启扬

来源 | 智能相对论

滴滴Robotaxi雨中首秀,朱广权在央视新闻中卖力宣传,再联想到过去不到70天的时间内,百度、AutoX、文远知行先后推出的Robotaxi开放服务,技术厂商、出行平台们的大范围营销传播,几乎让我们产生了一种已经进入到无人驾驶时代的错觉。

今天,我们不讨论自动驾驶技术的成熟程度,也不探究无人驾驶的商业路径,我们将尽力还原一个普通民众最为关切问题的全景——即已经越来越多渗透到我们生活中的自动驾驶车辆是怎么“造”出来?

我们找寻问题答案的地点选在长沙,原因无他,这里有全国首批量产L4级别Robotaxi运营车队,这里还有全国最丰富的落地场景,自然能展现出一个立体的“造车”全景图。

一、最大的困难就是对未来的无知

作为智能驾驶汽车的中枢,国家智能网联汽车(长沙)测试区的云控平台监控大厅很少向我这样的“外人”开放。

见到长沙智能网联云控平台负责人毛荣标之前,首先要经过国家智能网联汽车(长沙)测试区那道偶尔才会开启的闸门,然后在空荡荡的测试区内穿行一小段路程,最后进入到一栋只有3层的小楼内,毛荣标的办公室和云控平台都“隐匿”在这栋小楼里面。

事实上,在进入到云控平台监控大厅的前一刻,我对“大数据”对自动驾驶究竟有多大意义都没有很深的概念。

直到一幅占据了两层楼高度、堪比IMAX电影巨幕的监控大屏突然充斥了我的所有视野,顿时有了种被“数据”包裹住了的感觉。

屏幕的正中C位是一幅长沙地图,每个接入云控平台的红绿灯、摄像头、车路协同设备以及智能网联汽车的动态数据都清晰的展现其中,每过一秒,屏幕中的数字都会变换跳动“刷新”一次,每次“刷新”也意味着自动驾驶的进程向前又迈出了一小步。

身处云控平台监控室的感觉很奇妙,虽然占据视觉中心的是长沙地图,但感受到的却是扑面而来的“数据洪流”,看屏幕的时间长了,站在监控大厅的中央,几乎会产生自己也成为数据,融入其中的幻象。

然而毛荣标和他的同事们似乎对此早已习以为常,平静的坐在工作台前进行着一些操作。

在来湘江智能(国家智能网联汽车(长沙)测试区的运营公司)之前,毛荣标与高速公路打了10多年的交道,他最得意的项目经历就是参与了矮寨大桥的信息化系统研发与建设。

“其实智能网联云控平台的技术原理和我之前经手过的智慧高速项目在大方向上是相通的,都是对数据的采集、分析和处理,两者间最大的不同在于数据源有很大差异,这也是智能网联云控平台所要面临的难点之一。”

在长沙市的智能汽车产业规划中,云控平台承担着自动驾驶测试、智慧交通支持、智慧出行服务以及汇聚产业生态四重功能,其中对自动驾驶提供测试服务是立足之本。

因而毛荣标遇到的第一个挑战是,如何处理云控平台中产生的每天成几何数增加的非结构化数据,也就是怎样从视频数据中提取出成事件、成结构化的信息,可以“投喂”给智能驾驶车辆测试训练所用。

“之前很长一段时间,我们的数据并没有形成资产利用起来,直到引入了华为‘八爪鱼’,再结合我们自研的数字图像处理技术,这一方面的短板才算补齐。”

技术上的难题总有技术层面的解决办法,相比非结构化数据的处理,让毛荣标更加挠头的是云控平台的升级速度跟不上技术和产业发展的需求。

迄今为止,智能网联云控平台如何建,怎么建,行业里都未形成统一标准,作为指引性文件,由国家11个部委今年3月份联合发布的《智能汽车创新发展战略》虽然提到全国要建设一个“逻辑统一,物理分离”的大数据平台,但这模棱两可的8个字对于毛荣标和他的同事们的落地操作来说,实在意义不大。

“我们所能做的只能是与时间赛跑。”

长沙采取的策略是先落地,然后再根据需求进行再升级,这项工作的具体任务落到了毛荣标团队的肩上,“我们看到的是云控基础平台,这个平台最初的设计思路是为自动驾驶测试服务,但根据‘头羊计划’的规划,未来三年全市的公交车、危化品运输车、校车、渣土车、环卫车等重点车辆都要进行智能化改造,接入云控平台的管理,因而我们正在对平台进行一次大的升级,算是2．0版本吧。”

这是一项大工程,基本上算是重建了一个全新的云控管理平台,接入更多的不同类型的智能汽车,除了数据处理的数量级别提升了之外,处理的数据维度和不同车辆的管理要求又各有不同,因而平台的功能也会跟随有较大调整。

“我们现在只是对5类重点车辆接入到平台管理,当更多不同类型的车辆接入到平台后,我们该怎么办?当接入平台的智能化改造程度更深了后,我们该怎么办?当接入平台车辆的智能驾驶级别有了整体跃升了后,我们又该怎么办?”

毛荣标提出的这些问题没有人可以回答,长沙智能网联云控管理平台的建设方案也谨慎的分成两期跨年度来施行,其目的就是为了在现有技术下,能够更加完美的解决当前需求。

在与毛荣标道别之前,他悄悄的告诉我,虽然云控管理平台项目才刚刚完成招标,距离正式上线还有一段时间,但如何让普通民众能够享受到技术带来的红利,更新的技术应用方案已经在同步设计之中了,“在智能驾驶的这场长跑中,我们必须跑在前面,才有机会跑到最后。”